Доходность алгоритмических стратегий зависит от вероятности развития ситуации на рынке

Меня часто спрашивают, в чем заключается основной принцип работы алгоритмических торговых систем. В чем их преимущества и коренное отличие от других видов инвестиций и каким образом компьютеры «угадывают тренды»? На самом деле компьютеры ничего не угадывают, а всего лишь делают ставки на финансовом рынке, используя так называемую позитивную селекцию.

Что это такое? Позитивная селекция – это выбор множества неких объектов или исходов, в котором вероятность положительного состояния объекта или положительного исхода некоторого события выше, чем отрицательного. Еще раз хочу отметить, что здесь мы говорим только о вероятности события, то есть о том, что если мы будем повторять или ожидать что-то (действие, прогноз и т. д.) много раз, то положительных исходов будет больше, чем отрицательных.

Примеров положительной и отрицательной селекции в повседневной жизни много. При страховании здоровья и жизни компании ограничивают возраст застрахованного порогом 60-65 лет. Это и есть позитивная селекция, то есть во множестве людей до 60-65 лет статистическая вероятность серьезного страхового случая меньше, чем у всех людей без ограничения возраста.

Или возьмем выдачу микрокредитов под завышенные ставки. Люди, которые их берут, видимо, имеют серьезные финансовые затруднения, иначе бы они этого не делали. Соответственно, клиенты микрокредитования – пример группы с негативной селекцией, где вероятность невозврата кредита гораздо выше. Именно риск невозврата заложен в повышенную процентную ставку.

Позитивная селекция полезна при выборе случайно меняющихся величин или событий, имеющих некоторую вероятность. Если же нужно выбрать самое большое из 10 яблок, оценивать вероятность нет необходимости: множество яблок фиксировано и не меняется во времени.

Сами того не подозревая, мы ежедневно используем позитивную селекцию в принимаемых решениях или сделанном выборе. Например, рано утром ходим на рыбалку или выезжаем на дачу. Нет гарантий, что рыба в это время дня точно будет клевать или что рано утром в субботу не будет пробок, но вероятность этих событий остается высокой.

Каким образом позитивная селекция используется в алгоритмическом трейдинге? Торговые модели проходят тестирование на прошлых рыночных данных. Далее они исследуются на стабильность получения финансового результата и ряд других показателей, таких как прибыльность, коэффициент Шарпа и др. Отобранные таким образом модели представляют из себя положительную селекцию, то есть вероятность их прибыльной работы в будущем больше, чем вероятность получения убытков.

Типичная отобранная модель выглядит примерно так. На графике ниже ось X показывает время, ось Y – заработок в процентах, красная кривая – динамику торгуемого актива (в данном случае это фьючерс на курс австралийского доллара к доллару США), серая область – прирост по торговой стратегии в процентах.

Пример торговой системы на фьючерс на австралийский доллар

Видно, что модель в прошлом не всегда зарабатывала, но со временем доходность увеличивалась. Поэтому вероятность получения прибыли в будущем выше, чем убытка. Также интересно, что сам торгуемый актив (фьючерс на курс австралийского доллара) за это время падал и рос, но по итогам периода остался почти на месте. Видно, что результат торговой системы гораздо выше, чем просто покупка австралийского доллара, причем он совершено не коррелирует с движением актива.

Вместе с тем необходимо помнить, что алгоритмический трейдинг – это не денежная машина и не инструмент с фиксированным доходом, а всего лишь новый стандарт нестандартных инвестиций, позволяющий с бóльшей вероятностью получать на больших интервалах (порядка года) хорошую доходность. При этом важно понимать, что вложения в алгоритмически управляемые инвестиционные продукты несут значительные риски, связанные не только с рыночными колебаниями цен на приобретаемые активы, но и с возможными сбоями программ, каналов связи, серверов, а также неожиданных и резких скачков. Таких, например, как обвал курса фунта стерлингов более чем на 6% за две минуты 7 октября или моментальный взлет швейцарского франка на 28% после отмены в январе 2015 г. Национальным банком Швейцарии «потолка» по отношению к курсу евро.

Источник

Все новости
Предыдущая новость Следующая новость
Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, пользовательских данных (сведения о местоположении; тип и версия ОС; тип и версия Браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник откуда пришел на сайт пользователь; с какого сайта или по какой рекламе; язык ОС и Браузера; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; ip-адрес) в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга и проведения статистических исследований и обзоров. Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.
Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookies.Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.
Уважаемые клиенты! В последнее время участились случаи телефонного мошенничества с использованием контактных данных добросовестных финансовых организаций. Подробнее..